Cпутниковая система и компактный ускоритель частиц: изобретения России в июне

В июне российские учёные разработали электродвигатель для узкопрофильного транспорта, создали веб-платформу для сравнения качества моделей в области 3D-геномики, протестировали терминалы спутниковой системы «Гонец», создали компактный ускоритель частиц и придумали способ повышения эффективности работы электростанций с помощью предварительно обученных нейросетей.

💡 Это материал из цикла «Сделано в России 🇷🇺», в котором описываются главные отечественные изобретения, а также важные события в различных областях науки и промышленности России.

Разработали двигатель для электрокаров

💡 Простыми словами

В Казани разработали импортозамещающую модель электродвигателя для узкопрофильных электромобилей (к примеру, гольфкаров или техники, востребованной в жилищно-коммунальном хозяйстве). Это будет один из первых отечественных электродвигателей, запущенных в промышленное производство. Опытный образец ожидается уже в 2023 году.

👨‍🔬 Детально

В начале июля в Казанском государственном энергетическом университете (КГЭУ) разработали базовую модель электродвигателя для оборудования российских узкопрофильных электромобилей. Это будут агрегаты небольшой мощности, которые будут устанавливаться на гольфкары, различную технику, востребованную в ЖКХ, и так далее. Опытный образец будет представлен в 2023 году. Интересно, что это будет одним из первых отечественных электродвигателей, от и до разработанных в России и запущенных в промышленное производство.

Профессор кафедры «Приборостроение и мехатроника» КГЭУ Владимир Корнилов заявил, что он и его коллеги уже ведут переговоры о создании электродвигателей мирового стандарта для легкового электротранспорта, который в России пока не производится. Также они готовы предложить российские электродвигатели и для грузового электротранспорта, электробусов и тягачей. Корнилов отметил, что создание новых высокоэффективных автомобильных тяговых электродвигателей средней и большой мощности является частью стратегии вуза по импортозамещению технологий в рамках федеральной программы Минобрнауки России «Приоритет 2030».

Разработали веб-платформу для сравнения вычислительных моделей в области 3D-геномики

💡 Простыми словами

Томские и новосибирские исследователи запустили онлайн-сервис, который позволяет сравнить эффективность существующих предсказательных моделей для 3D-укладки ДНК в ядре клетки. Это позволит учёным лучше понять механизмы появления наследственных болезней и разработать способы борьбы с ними.

👨‍🔬 Детально

Одним из самых «молодых» направлений молекулярной биологии является 3D-геномика. Это наука о закономерностях и разнообразных механизмах (которых существует огромное количество) укладки ДНК в ядре живой клетки. Лишь относительно недавно учёные предположили, что укладка ДНК в ядре клетки неслучайна и имеет важное значение для работы генов. К примеру, наследственные заболевания могут вызываться нарушениями не в самих генах, а в их расположении в ядре. Благодаря бурному развитию методов высокопроизводительного секвенирования появилась возможность строить карты пространственной организации (топологии) генома, в том числе и в индивидуальных клетках. Параллельно несколько научных групп в мире сделали около десятка вычислительных моделей, которые на основе тех или иных параметров генома позволяют предсказать, как именно будет уложена ДНК.

Они помогают просчитывать, как изменения в трехмерной укладке генома могут повлиять на активность гена, приводя к запуску патологических изменений, без изменений структуры самого гена. Однако все эти модели всё ещё недостаточно точные. Именно поэтому научная группа Института цитологии и генетики Сибирского отделения РАН и Научно-исследовательского института медицинской генетики Томского национального исследовательского медицинского центра РАН решила создать онлайн-площадку для сравнения точности вычислительных моделей в области 3D-геномики, в том числе для улучшения диагностики наследственных болезней. Совместно с иностранными коллегами был запущена платформа 3DGenBench, которая будет собирать данные по различным методикам моделирования, оценивать качество их работы, систематизировать полученные результаты и так далее. Итогом работы станет создание точной модели предсказания влияния укладки ДНК в ядре живой клетки на образование генетических отклонений.

Успешно протестировали абонентские терминалы спутниковой системы «Гонец»

💡 Простыми словами

В полевых условиях успешно протестированы терминалы и переносные модули спутниковой системы «Гонец». Оборудование отлично работает в любых погодных условиях на любой местности и не требует дополнительных настроек при запуске. Полученные в результате данные важны для потребителей государственного и коммерческого секторов, в том числе при их переходе на отечественные средства спутниковой связи.

👨‍🔬 Детально

АО «Спутниковая система „Гонец”» (входит в «Роскосмос») провело функциональное тестирование образцов абонентских терминалов «АТ-МН-2.1», «Гонец-Мобильный» и персональный переносной модуль «Гонец-Кейс» многофункциональной системы персональной спутниковой связи (МСПСС) «Гонец-Д1М». Она предназначена для предоставления каналов подвижной спутниковой связи (на базе группировки низкоорбитальных космических аппаратов связи «Гонец-М») для мобильных и стационарных абонентов в любой точке планеты. Во время тестирования одна группа специалистов двигалась на внедорожнике по заданному маршруту и в контрольных точках осуществляла отправку информации (координат местоположения и текстовых сообщений).

Другая группа, находящаяся на отдалении от маршрута, осуществляла приём данных и проверку качества спутниковой связи. В результате была подтверждена отличная работа мобильных терминалов во время движения по пересеченной местности и в лесных массивах. Как отмечают представители компании-разработчика, оборудование спутниковой системы «Гонец» компактно, не требует настройки на сигнал спутника, работает при любых погодных условиях и на любой широте и долготе, а её уникальные цифровые решения могут быть гибко интегрированы в системы заказчиков.

Усовершенствовали работу электростанций с помощью нейросетей

💡 Простыми словами

В Перми предложили использовать предварительно обученные нейросети для повышения точности математических моделей систем автоматического управления газотурбинными электростанциями и улучшения качества электроэнергии для потребителя. Более того, программно-моделирующий комплекс «Нейродин» работает быстрее и точнее зарубежных аналогов.

👨‍🔬 Детально

На базе конвертированных авиационных двигателей зачастую создают газотурбинные электростанции. За счёт систем автоматического управления на них увеличивается качество выработки электроэнергии. Для разработки алгоритмов для этих систем применяют методы компьютерного моделирования. Однако наиболее критические режимы работы с огромным количеством взаимодействующих элементов, которые могут возникнуть в процессе использования электростанции, очень сложно воссоздавать в виде моделей (да и процесс их обработки будет занимать невероятное количество времени).

Учёные Пермского Политеха для ускорения разработки подобных моделей и увеличения скорости их работы предложили использовать предварительно обученные искусственные нейросети. Они создали уникальный программно-моделирующий комплекс «Нейродин», который позволяет получать нейросетевые математические модели газотурбинных электростанций, включающие различных потребителей электроэнергии. Первые испытания комплекса показали, что благодаря предварительно обученным нейросетям комплекс работает быстро и точно. Его уже сейчас можно использовать для моделирования сложных технологических систем вместо иностранных аналогов (MATLAB-Simulink). Данная разработка также выполнена в рамках программы «Приоритет 2030».

Создали компактный ускоритель частиц

💡 Простыми словами

Объединённая группа российских учёных смогла создать ускоритель частиц комнатных размеров, сопоставимый по мощности с огромными агрегатами. В его основе лежит преобразование лазерной энергии в высокоэнергетический поток гамма-излучения. При этом эффективность преобразования составила 1,4 %, что является рекордно высоким показателем.

👨‍🔬 Детально

Учёные из Московского физико-технического института, Объединённого института высоких температур РАН и Физического института имени П. Н. Лебедева РАН создали компактный сверхинтенсивный источник нейтронов, который может быть размещён в обычной комнате, а по эффективности при этом сопоставим с огромным ускорителем частиц. Для этого они взяли высокоэнергетический лазер PHELIX (Petawatt High-Energy Laser for Heavy Ion Experiments — петаваттный высокоэнергетический лазер для экспериментов с тяжелыми ионами) с мощностью 1015 Вт и направили его луч на мишень из полимерной пены (триацетат целлюлозы, плотность которого всего 2 мг/см3). Лазерная установка испускает два импульса: первый (длительностью 1 наносекунду) производит ионизацию атомов пены для создания плазменного облака, второй (длительностью 1 пикосекунду) ускоряет электроны в плазме, в результате чего они получают сотни мегаэлектронвольт энергии.

Далее электроны ударяются о тонкую пластинку из золота и распадаются на гамма-кванты. В эксперименте была достигнута рекордная эффективность преобразования (более 1,4 %) лазерной энергии в гамма-излучение с энергией выше 10 МэВ. Высокоэнергетический поток гамма-излучения направляется на танталовую фольгу, ядра металла которой поглощают гамма-кванты. Происходит фотоядерная реакция и образуются нейтроны. За один такой цикл источник порождает до 60 миллиардов нейтронов. Средний КПД лазерной энергии достигает 0,05 %.